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非洲鈔票故事館(2版)

為了解決Ana 104的問題，作者莊銘國 這樣論述：

　　繼最浪漫的鈔票故事書，鈔票學達人莊銘國 　　將帶領您探索神秘非洲的人文藝術殿堂。          　　在悠悠尼羅河參見埃及艷后，欽嘆金字塔的鬼斧神工；看獅子王奔馳在非洲大草原，動物們悠遊漫步於雨林；騎著駱駝，穿越神秘的撒哈拉沙漠。您知道什麼是非洲五霸嗎？罕見的「霍加皮」指的是什麼？有「非洲溫暖之心」美名的是哪一國人？非洲對我們而言，既遙遠又陌生，從非洲鈔票中，我們得以窺見非洲人文史地與政經科技的縮影。   　　鈔票不只是鈔票 　　輕鬆成為知性與感性的世界公民   　　《非洲鈔票故事館》是五大洲介紹的第三本。非洲是世界國家數最多的洲。世界最大的撒哈拉沙漠橫貫非洲北部，沙漠以北的埃及、利

比亞、突尼西亞、阿爾巴尼亞、摩洛哥等，主要居住著含族及閃族的阿拉伯人，以前是人類古文明的埃及文化、腓尼基文化，現在屬於阿拉伯文化範圍，我們稱為「白色非洲」。   　　在沙漠以南，以北方蘇丹黑人及南方班圖黑人為主，大體上是民族成份非常複雜的地區。在坦尚尼亞的東非大裂谷發現250萬年前的「直立人」，是歷史最早的人類，由此移往世界各地，在黑人區大部分是傳統遊耕文化，我們稱為「黑色非洲」。   　　非洲有雨林、草原等豐富的植物資源，所以野生動物繁多。迄今已成立數百座自然保留區，成為觀光資源。   　　大多數非洲居民從事農業生產、牧養牲畜及熱帶作物，生產可可、咖啡、茶葉、丁香、花生和棕油，在世界占一席之

地。

Ana 104進入發燒排行的影片

錨定含吡啶與吡唑雙配位基於氧化鋅奈米粒子的合成、催化與水中的應用

為了解決Ana 104的問題，作者廖建勳 這樣論述：

本篇論文選擇以吡唑、吡啶以及含有羧酸根官能基的含氮雜環碳烯為主要結構，藉由中性分子化合物 (NHC-COOH) (5) 錨定在氧化鋅奈米粒子，成功合成出氧化鋅奈米粒子載體 (ZnO-NHC NPs) (9)。而且有機分子修飾在氧化鋅奈米粒子上，能使得氧化鋅奈米粒子載體 (ZnO-NHC NPs) (9) 均勻分散在高極性的溶劑中，因此可以利用核磁共振光譜儀、紅外線光譜儀進行定性與定量分析，並用穿透式電子顯微鏡量測粒徑大小。 除此之外，也把氧化鋅奈米粒子載體 (ZnO-NHC NPs) (9) 與鈀金屬螯合鍵結成鈀金屬氧化鋅奈米粒子載體 (Pd-NHC ZnO NPs) (1

0)。並且應用於 Sonogashira 偶聯反應，探討分子式觸媒 (Pd-NHC) (6) 與載體式觸媒 (Pd-NHC ZnO NPs) (10) 的催化活性。研究結果顯示載體式觸媒 (Pd-NHC ZnO NPs) (10) 的催化效果與分子式觸媒 (Pd-NHC) (6) 相當，這結果可證明不會因為載體化的製程，而減少中心金屬的催化活性，而且載體式觸媒 (Pd-NHC ZnO NPs) (10) 可以藉由簡單的離心、傾析後，即使經過十次回收再利用，仍然保持著很高的催化活性。 工業廢水是近年來熱門討論的議題，廢水中所含有的重金屬離子往往會造成嚴重的環境汙染。而這些有毒的金屬汙染物

不只汙染了大自然，更是影響了人類的健康。因此，如何從廢水中除去重金屬離子是非常重要的技術。在本篇研究中，利用氧化鋅奈米粒子載體 (ZnO-NHC NPs) (9) 當作吸附劑，把廢水中常見的鋅、鉛、鎘等金屬，以及硬水溶液中的鈣、鎂金屬成功吸附。接著利用氫氧化鈉當作脫附劑，成功的把金屬離子脫附下來，並且進行再次吸附，也達到很好的效果。除了吸附與脫附的定性分析，本論文也進行吸附的定量分析實驗，發現與文獻其他相近系統效果相當，尤其在低濃度金屬離子的吸附更是優於許多文獻數值。

Dot To Dot Book For Kids Age 3-5: Amazing and Fun Dot to Dot Puzzles for Kids, Toddlers, Boys and Girls

為了解決Ana 104的問題，作者Vraja, Ana 這樣論述：

以監督式機器學習探討電子病歷中非結構化資料對早期預測中風後功能復原後果之價值

為了解決Ana 104的問題，作者宋昇峯 這樣論述：

中風是導致成人殘障的重要原因，中風功能復原後果的精準預測，能協助病人及家屬及早準備後續照顧事宜，衛生政策制定者也能依此預測結果適切規劃人力與資源，以投入中風病人的急性後期與中長期照護。目前的中風功能復原後果預測模型皆是以結構化資料建立，甚至最新使用數據驅動方式發展的機器學習預測模型依然是以結構化資料為主。相對的，照顧病人所製作的大量敘述式病歷文字紀錄，即非結構化資料，反而甚少被使用。因此，本研究的目的，即是使用監督式機器學習來探討非結構化臨床文字紀錄於急性缺血性中風後之初期預測功能復原後果之應用價值。在6176位2007年10月至2019年12月間因急性缺血性中風住院之病人中，共3847位病

人符合本研究之收案/排除條件。我們使用自然語言處理，萃取出住院初期之醫師紀錄及放射報告中之臨床文字紀錄，並且實驗了不同文字模型與機器學習演算法之組合，來建構中風功能復原後果的預測模型。實驗發現使用醫師紀錄時，操作特徵曲線下面積為0.782至0.805，而使用放射報告時，曲線下面積為0.718至0.730。使用醫師紀錄時，最好的組合為詞頻-倒文件頻加上羅吉斯迴歸，而使用放射報告時，最好之組合為基于轉換器的雙向編碼器表示技術加上支持向量機。這些基於純文字的機器學習預測模型並無法勝過傳統的風險模型，這些傳統模型的曲線下面積為0.811至0.841。然而，不管是以曲線下面積、重分類淨改善指標、或整合式

區辨改善指標來評估，臨床文字紀錄中的資訊的確可以增強傳統風險模型的預測效能。本研究之結論為，電子病歷中的非結構化文字經過自然語言處理後，不僅可以成為另類預測中風功能復原後果的工具，更可以增強傳統風險模型的預測效能。透過演算法來自動擷取並整合分析結構化與非結構化資料，將能提供醫師更好的決策支援。